[发明专利]集成FEM和ANFIS的硅通孔阵列峰值温度快速预测方法及系统

权利要求书

1.一种集成FEM和ANFIS的硅通孔阵列峰值温度快速预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取硅通孔阵列的硅通孔半径、硅通孔间距和绝缘层厚度；

将所述硅通孔半径、所述硅通孔间距和所述绝缘层厚度代入到预设神经模糊推理系统模型中，计算得到所述硅通孔阵列的峰值温度；

所述预设神经模糊推理系统模型包括五层，其中，第一层为：

其中，a、b和c为前件参数；并计算所述硅通孔半径、所述硅通孔间距和所述绝缘层厚度的隶属度，计算隶属度的公式为：

其中，和依次为硅通孔半径、硅通孔间距和绝缘层厚度的隶属度函数；所述预设神经模糊推理系统模型的第二层为：

其中，w_i表示第i条规则的可信度；所述预设神经模糊推理系统模型的第三层为：

其中，表示归一化后的第i条规则的可信度；所述预设神经模糊推理系统模型的第四层为：

其中，p_i、q_i、r_i和s_i表示后件参数；所述预设神经模糊推理系统模型的第五层为：

其中，O⁵为硅通孔阵列峰值温度。

2.根据权利要求1所述的集成FEM和ANFIS的硅通孔阵列峰值温度快速预测方法，其特征在于，计算所述前件参数的方法包括：

将计算得到的所述硅通孔阵列峰值温度、预计得到的所述硅通孔阵列峰值温度、所述硅通孔半径、所述硅通孔间距和所述绝缘层厚度代入到预设的前件参数公式中，计算得到前件参数。

3.根据权利要求2所述的集成FEM和ANFIS的硅通孔阵列峰值温度快速预测方法，其特征在于，计算所述后件参数的方法包括：使用所述前件参数和最小二乘估计法计算所述后件参数。

4.根据权利要求3所述的集成FEM和ANFIS的硅通孔阵列峰值温度快速预测方法，其特征在于，所述方法包括：

根据计算得到的所述硅通孔阵列峰值温度的数据与所述硅通孔半径、所述硅通孔间距和所述绝缘层厚度的数据；

建立关于所述硅通孔阵列峰值温度与所述硅通孔半径、所述硅通孔间距和所述绝缘层厚度的数据库。

5.一种集成FEM和ANFIS的硅通孔阵列峰值温度快速预测系统，其特征在于，所述系统包括：获取模块和计算模块；所述获取模块用于获取硅通孔阵列的硅通孔半径、硅通孔间距和绝缘层厚度；所述计算模块用于将所述硅通孔半径、所述硅通孔间距和所述绝缘层厚度代入到预设神经模糊推理系统模型中，计算得到所述硅通孔阵列的峰值温度；

所述预设神经模糊推理系统模型包括五层，其中，第一层为：

其中，a、b和c为前件参数；并计算所述硅通孔半径、所述硅通孔间距和所述绝缘层厚度的隶属度，计算隶属度的公式为：

其中，和依次为硅通孔半径、硅通孔间距和绝缘层厚度的隶属度函数；所述预设神经模糊推理系统模型的第二层为：

其中，w_i表示第i条规则的可信度；所述预设神经模糊推理系统模型的第三层为：

其中，表示归一化后的第i条规则的可信度；所述预设神经模糊推理系统模型的第四层为：

其中，p_i、q_i、r_i和s_i表示后件参数；所述预设神经模糊推理系统模型的第五层为：

其中，O⁵为硅通孔阵列峰值温度。

6.根据权利要求5所述的集成FEM和ANFIS的硅通孔阵列峰值温度快速预测系统，其特征在于，所述计算模块还用于将计算得到的所述硅通孔阵列峰值温度、预计得到的所述硅通孔阵列峰值温度、所述硅通孔半径、所述硅通孔间距和所述绝缘层厚度代入到预设的前件参数公式中，计算得到前件参数。